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Datenanalyse mit Python

Name: Datenanalyse mit Python
Brand: Dpunkt.Verlag GmbH
SKU: 9783960092117
Price: 216.55 RON
Availability: InStock

Autor: Kathrin Lichtenberg, Thomas Demmig

Limbă:

Legare: Carte broșată

Editura: Dpunkt.Verlag GmbH

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216.55 lei

Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4...

Informații despre carte

Autor

Kathrin Lichtenberg, Thomas Demmig

Limbă

engleză

Legare

Carte - Carte broșată

Publicat

2023

Pagini

584

EAN

9783960092117

ISBN

3960092113

Enbook ID

42199018

Editura

Dpunkt.Verlag GmbH

Greutate

1008

Dimensiuni

165 x 240

Descriere completă

Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4
Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen
Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel

Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen.

Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar.

Aus dem Inhalt:

Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing
Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen
Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein
Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten
Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib
Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen
Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten
Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze